使用OpenVINO™在你的AI PC上离线运行Llama3之快手指南

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作者| 武卓博士 英特尔OpenVINO布道师

排版| 李擎

使用OpenVINO™在你的

AI PC上离线运行Llama3之快手指南

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展速度令人震惊。2024年4月18日，Meta 正式开源了 LLama 系列的新一代大模型 Llama3，在这一领域中树立了新的里程碑。

Llama3 不仅继承了先前模型的强大能力，还通过技术革新，在多模态理解、长文本处理及语言生成等多个方面实现了质的飞跃。Llama3 的开放性和灵活性也为开发者提供了前所未有的便利。无论是进行模型微调，还是集成到现有的系统中，Llama3 都展现了极高的适应性和易用性。

除此之外，提到 Llama3 模型的部署，除了将其部署在云端之外，模型的本地化部署可以让开发者能够在不依赖云计算资源的情况下，实现数据处理和大模型运算的高效率和高隐私性。利用 OpenVINO™ 部署 Llama3 到本地计算资源，例如 AI PC，不仅意味着更快的响应速度和更低的运行成本，还能有效地保护数据安全，防止敏感信息外泄。这对于需要处理高度敏感数据的应用场景尤其重要，如医疗、金融和个人助理等领域。

本文将在简要介绍 Llama3 模型的基础上，重点介绍如何使用 OpenVINO™ 对 Llama3 模型进行优化和推理加速，并将其部署在本地的 AI PC上，进行更快、更智能推理的 AI 推理。

OpenVINO™

 Llama3 模型简介

Llama3 提供了多种参数量级的模型，如8B和70B参数模型。其核心特点和优势可总结如下：

· 先进的能力与强大的性能：Llama3 模型提供了在推理、语言生成和代码执行等方面的 SOTA 性能，为大型语言模型（LLMs）设定了新的行业标准。

· 增强的效率：采用仅解码器的 Transformer 架构与群组查询注意力（GQA），优化了语言编码效率和计算资源使用，适用于大规模 AI 任务。

· 全面的训练与调优：在超过15万亿的 tokens 上进行预训练，并通过 SFT 和 PPO 等创新的指令微调技术，Llama3在处理复杂的多语言任务和多样化的AI应用中表现卓越。

· 开源社区焦点：作为 Meta 开源倡议的一部分发布， Llama3 鼓励社区参与和创新，开发者可以轻松访问其生态系统并贡献其发展。

OpenVINO™

利用 OpenVINO™ 优化和加速推理

如前所述，部署 Llama3 模型到本地设备上，不仅意味着更快的响应速度和更低的运行成本，还能有效地保护数据安全，防止敏感信息外泄。因此，本文将重点介绍如何利用 OpenVINO™ 将 Llama3 模型进行优化后部署到本地的 AI  PC上。这个过程包括以下具体步骤，